在深度学习中不需要传统的特征提取，因为像cnn这样的模型在训练期间会自动从原始数据中学习特征。这种能力是深度学习和传统机器学习的主要区别之一。
例如，CNN可以学习直接从图像中检测边缘、纹理和复杂图案，而无需人工干预。这减少了对特征工程领域特定知识的依赖。
然而，预处理数据以确保质量，例如调整图像大小或归一化像素值，对于在训练期间优化模型性能和收敛仍然是必要的。
TensorFlow可以用于图像识别吗？
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计算机视觉算法背后的数学是什么？
神经网络的主要目的是通过模仿人脑的功能来建模和解决复杂的问题。神经网络旨在识别数据中的模式和关系，实现分类、回归和预测等任务。例如，在图像分类中，卷积神经网络 (cnn) 提取边缘和纹理等特征来识别图像中的对象。神经网络是多功能的，并且已经
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在数据治理中平衡灵活性与控制性，意味着找到一个合适的平衡点，使团队在自由使用数据的同时，确保数据的安全和合规管理。灵活性使团队能够创新，并能够灵活应对不断变化的业务需求，而不会被过多的规则束缚。然而，过度的灵活性可能导致数据操作的不一致、安
可解释人工智能在自动驾驶汽车中扮演着什么角色？
模型透明度是指机器学习模型的内部工作可以被人类理解和解释的程度。它涉及提供对模型如何做出决策，它认为重要的功能以及各种输入如何影响其输出的清晰见解。本质上，透明的模型使开发人员和用户不仅可以掌握它产生的结果，还可以掌握这些结果背后的逻辑。这